Reducerea complexitatii

Prin limitarea la un singur scop

Functiile scop, neaparat necesare in selectionarea alternativelor de planificare nu sunt parametrii obiectivi dati ,ci se deduc din starea finala a sistemului, dorita de subiectul planificarii. De aceea ele trebuie stabilite la inceputul procesului de planificare. De regula subiectul planificarii urmareste concomitent mai multe scopuri. De exemplu un fermier cand isi organizeaza procesul de productie, nu numai scopul de a obtine un venit maxim, ci in acelasi timp cauta ca munca sa-l satisfaca, cauta siguranta economica , sa-i ramana cat mai mult timp liber, urmareste scopuri sociale si de mediu.

Din urmarirea concomitenta a mai multor scopuri apar probleme, in special atunci cand unele din scopuri se contrazic. Atuci cand obtinerea unui ,,mai mult” la un scopinseamna automat un ,,mai putin” pentru alt scop, scopurile se afla in conflict. In aceasta situatie alegerea alternativei optime este posibila numai daca diferitele scopuri sunt vazute in contextul unei functii utilitare unitare . Aceste functii unitare de regula nu pot fi exprimate cantitativ, si ca atare nu pot fi operate cu modele matematice.

Deci , modelele decizionale normative nu pot lua in calcul decat o singura functie scop care trebuie sa poata fi exprimata cantitativ. Din aceste motive de regula in modelele de planificare pentru gospodariile individuale ca functie scop unica. De aceea in interpretarea rezultatelor obtinute prin aceste modele , respectiv in transpunerea lor in realitate trebuie tinut cont in procesul de evaluare si de functiile scop neglijate in calculul matematic.

Prin decompozitie

Complexitatea problemelor de planificare rezulta si din interdependentele dintre elementele unui sistem. Asa de exemplu problema de planificare ,, achizitionarea unei combine sau plata pentru treierat “are influenta asupra programului de infiintare si intretinere a culturilor prin costurile variabile de achizitionare si intretinere a utulajului si a costurilor cu forta de munca proprie, comparativ cu costurile ce apar prin inchirierea

utilajelor si a fortei de munca. O alta intrebae ce pote aparea in acest context este daca agricultura ramane sursa principala de venit sau daca devine o sursa auxiliara.

Deci se poate vedea ca intrebarile privitoare la forma de macanizare pentru infiintarea si intretinerea culturilor sau la rolul gospodariei agricole in intretinerea familiei sunt interdependente.

La inceputul planificarii trebuie luata decizia daca aceste subprobleme inderdependente se planifica simultan intr-un singur model sau nu. Aspectul atractiv al unor astfel de probleme de planificare simultana rezulta din redarea detailata a realitatii, cea ce inseamna ca se poate tine cont de mai multe aspecte ale sistemului. Pe de alta parte apar insa mari dezavantaje care rezulta pe de o parte din marimea unor asemenea modele, marime care implica pe de o parte eforturi sporite in obtinerea si prelucrarea de date si capacitatile limitate de a gasi algoritme de rezolvare pentru asemenea modele complexe, pe de alta parte din consideratii de baza.

Plecand de la premisa imposibilitatii unui model simultan total se pune problema defalcarii unui domeniu complex de probleme partiale. Pentru aceasta decompozitie nu exista reguli formale cu caracter general. Necesitatea de adelimita problemele partiale in astfel in cat sa nu fie intrerupte interdependentele importante nu este decat un singur punct de reper pentru directia argumentarii, insa nu se pot stabili reguli clare deoarece in momentul elaborarii modelului exista mai multe necunoscute care influenteaza rezultatul.

Ca atare nu pot fi elaborate decat reguli foarte generale pentru problema decompozitiei. De regula se diferentiaza nivele diferite de planificare care se deosebesc prin factorul timp si raza de actiune a consecintelor:nivelul planificarii strategice si nivelul planificarii tehnico-operative. Deciziile la nivelul planificarii stategice sunt orientate pe timp indelungat si au consecinte asupra intregii gospodarii. Se caracterizeaza printr-un factor ridicat de nesiguranta privitor la datele si informatiile folosite si printr-o multitudine de functii scop. Pentru rezolvarea problemelor la acest nivel nu se dispune de algoritme de rezolvare formala , eventual o analiza a valorii utile poate ajuta la evaluarea criteriilor de selectionare.

Alte impartiri ale problemei pe ambele nivele se efectueaza in functie de parametrii de actiune , asa de exemplu se desparte la nivelul tehnico operatv problema aplicarii ingrasamintelor de problema infiintarii si intretinerii culturilor. Aceasta despartire nu creaza probleme daca rezolvarea problemei de planificare care se efectueaza mai tarziu nu implica modificari ale procesului decizional primar. Astfel o problema conplexa poate fi

impartita in probleme partiale fara a aparea riscul deciziilor mai putin optime.

Prin agregare

Prin agregare intelegem sintetizarea obiectelor de aceeasi natura . In problemele de planificare pot fi concentrate impreuna alternative de actiune (variabile) cu limitari (restrictii). Asa de exemplu in modelele de planificare liniara pentru planificarea infiintarii si intrtinerii culturilor pot fi concentrate parcele cu suprafete diferite sub un singur parametru numit teren arabil sau diferite soiuri de cereale sub parametrul cereale. Avantajul agregarilor (concentrarilor) consta in faptul ca :

-efortul necesar acumularilor si prelucrarilor de informatii in vederea rezolvarii problemei se diminueaza

-limitarea la un numar mai redus de varibile face posibila recunoasterea mai usoara a interrelatiilor si tendintelor.

Procesul de agregare nu aduce numai avantaje ci si mari dezavantaje care constau in principal in pierderea de date si informatii care poate duce la rezolvari mai putin optime sau chiar eronate. Formularea de conditii pentru o agregare corecta as fi posibila numai daca s-ar cunoaste inainte rezolvarea optima a acestor conditii, astfel incat o astfel de formulare nu este optima.

Prin modele deterministe

Modelele deterministe pleca de la expectative concrete. Problemele de planificare reale se caracterizeaza printr-un mare factor de incertitudine prin faptul ca o buna parte a datelor este dependenta de conditiile de mediu inconjurator, conditii care nu pot fi pronosticate cu certitudine si nu sunt influentabile. Asa de exemplu recolta din producti vegetala este dependenta de starea vremii din anii viitori, iar preturile de evolutia cererii de piata. Este aproape imposibil ca in modele de planificare sa se tina cont de toate conditiile mediului inconjurator deoarece:

-factorul de risc in comportamentul subiectului planificarii nu poate fi cuprins intr-un mod normativ;

nu exista metode de rezolvare optime pentru multe modele decizionale sub factorul de risc;

De aceea majoritatea modelelor de planificare sunt modele deterministe, cea ce inseamna ca se pleaca de la expectative concrete pentru viitor, neglijand factorul risc si incertitudinea la formularea modelului.

Claritatea rezultatelor modelului este insa perturbata nu numai prin incertitudinea cu privire la evenimentele viitoare ci si prin neclaritatea

datelor modelului. Foarte des datele necesare, privitoare la gospodariile individuale pentru cuntificarea modelului de planificare nu stau la dispozitie si sunt inlocuite prin evaluari bazate pe experienta si valori normative. La interpreterea unor asemenea modele trebuie tinut cont de aceste neclaritati si nesigurante, incercandu-se printr-o analiza a stabilitatii o apreciere privitoare la realismul rezultatelor acestor modele.

Prin simplificarea legaturilor

Pentru a face posibila rezolvarea de modele prin metode normative trebuie gasit un algoritm de rezolvare matematica. Numarul unor astfel de algoritme cunoscut sau aplicabil de catre subiectul planificarii este limitat. Aceasta impune modelului planificarii o structura care sa permita folosirea unui algoritm de rezolvare cunoscut. Interrelatia alternativelor de functionare si functia scop si/sau limitarile trebuie formulate intr-o anumita structura matematica. Astfel este necesara in analiza functiei productiei o functie produs diferentiabila. Pentru modelele de programare liniara trebuie formulate ecuatii respectiv inegalitati liniare.

Astfel apar necesitati in formularea modelului. Legaturile dintre variabile trebuie formulate in mod adecvat problemei, si in acelasi timp intr-o structura matematica care sa permita aplicarea unui algoritm de rezolvare cunoscut. Deci formularea modelului nu este influentata nu numai de problema in sine ci si de metoda de rezolvare care impune o adaptare la anumite structuri matematice.